Mobile QR Code QR CODE : Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers

Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers

ISO Journal TitleJ Korean Inst. IIIum. Electr. Install. Eng.

  1. Senior Researcher, Mobility Components Research Center, Korea Photonics Technology Institute, Korea
  2. Principal Researcher, Mobility Components Research Center, Korea Photonics Technology Institute, Korea
  3. Researcher, Mobility Components Research Center, Korea Photonics Technology Institute, Korea



Artificial intelligence(AI), Autonomous controlled buildings, Building certification systems, Indoor environmental quality(IEQ), Post-occupancy evaluation(POE), User satisfaction

1. 서 론

1.1. 연구의 필요성

최근 스마트 건물 및 제로 에너지 건축물의 확산과 함께 온실가스 감축 및 건물 에너지 효율 극대화를 위한 인공지능(AI) 기반 자율 제어 시스템의 도입이 빠르게 증가하고 있다. 이러한 AI 기반 자율 제어 건물은 센서, 예측 모델, 최적화 알고리즘, 외부 데이터 또는 디지털 트윈을 활용하여 냉난방, 공조, 환기, 조명, 차양 등의 환경 설비를 자동 또는 반자동으로 제어한다. 그러나 이러한 자율 제어 시스템은 건물의 에너지 성능 최적화에 지나치게 편중되어 작동할 경우, 사용자의 직접적인 제어권(온도, 조명, 환기, 차양 등 조작 권한)을 축소시켜 오히려 실내 환경에 대한 주관적 불만족을 초래할 위험이 있다. 건물의 에너지 절감 성과가 사용자 불만족을 유발한다면 진정한 의미의 스마트 건축물로 보기 어렵다. 기존의 건물 에너지 성능 규제(SmartLiving EPC)나 LEED, BREEAM, DGNB, WELL 인증 등 다양한 국제 표준 및 인증제도는 실내환경 품질(IEQ)과 거주자 건강, 웰빙 등을 정량적·정성적으로 평가하고 있다[1- 5]. 하지만 ‘AI 자율 제어’라는 특수한 환경 속에서 재실자가 경험하는 제어의 설명 가능성(Explainability), 인공지능 모드에 대한 수동 개입의 용이성, 그리고 빈번한 기계 제어로 인한 부수적 불편(작동 소음 등) 등 다차원적인 사용자 경험을 포괄적으로 진단하는 데에는 한계가 있다. 따라서 단순한 에너지 절감 성과를 넘어 실내환경 품질, 스마트 제어 성능, 그리고 재실자의 종합적인 제어 경험을 통합적으로 평가할 수 있는 표준화된 체계의 마련이 시급히 요구된다.

1.2. 연구의 목적 및 방법

본 연구의 목적은 AI 자율 제어 건물의 특성을 반영하여 사용자의 쾌적성과 제어 경험을 다각도로 평가할 수 있는 '사용자 만족도 평가 방법(단체표준안)'을 개발하고, 이를 가상 건물 시뮬레이션을 통해 적용 가능성을 검토하는 데 있다. 본 연구에서 제안하는 평가 체계는 향후 전문가 델파이(Delphi) 또는 AHP 분석을 통한 타당성 검증의 기초가 되며, 이론적인 사례 연구(Case study)를 통해 구조적 적용 예시를 제시하고자 하였다. 특히, 개발된 평가 방법은 추후 공식적인 건축물 인증제도로의 적용을 고려하여, 설계 단계에서의 '사전 평가'와 실제 운영 단계에서의 '사후 평가'로 이원화함으로써 제도의 유연성과 실효성을 확보하고자 하였다. 이를 달성하기 위한 구체적인 연구 방법은 다음과 같다. 첫째, 거주자의 건강과 웰빙, 실내 환경 품질을 다루는 주요 국제 인증(WELL, LEED, BREEAM, DGNB) 및 표준(ASHRAE 55 등)을 분석하여 사용자 만족도와 직결되는 쾌적성 요인(열, 공기질, 빛, 음환경)과 사용자 제어 편의성 관련 지표를 도출하였다.

둘째, 도출된 지표를 바탕으로 단체표준 형태의 평가 체계를 구축하였다. 설계 단계에서 설계도서와 시뮬레이션을 기반으로 예측 평가하는 '사전 사용자 만족도 지수(D-USI)'와 준공 후 재실자 설문(Q), 실내환경 측정값(M), AI 제어 로그(L), 운영관리 기록(R) 데이터를 종합하여 검증하는 '사후 사용자 만족도 지수(O-USI)' 체계를 개발하였다.

셋째, 세부 평가 항목(열환경, 공기질, 빛환경, 음환경, 사용자 제어성, AI 자율제어 경험 등 10개 부문)에 대한 배점 기준, 설문 척도, 데이터 가중치 및 등급(A~G등급) 산정 기준을 수립하였다.

넷째, 가상의 스마트 공공 복합청사(지하 1층~지상 8층, 연면적 약 12,000㎡)를 대상으로 개발된 평가 방법의 시뮬레이션 적용 예시를 수행하였다. AI 예측형 최적 공조, 재실·일사량 연동 조광 제어, 자동 블라인드 등이 적용된 환경을 가정하여 사전 평가와 사후 평가 산출 절차를 시연하였다.

다섯째, 사전-사후 평가 간의 상대적인 지표 특성을 분석하고 가상 시나리오 상의 시설 및 인터페이스 보완 방안(UI 직관성 개선, 설명가능성 알림 기능 등)을 도출하는 예시를 제시함으로써 본 평가 방법론의 실무적 적용 가능성을 확인하였다.

2. 사용자 만족도 평가 방법 개발을 위한 기존 국제 표준 및 인증 분석

2.1. WELL Building Standard 분석

WELL 인증은 사용자의 건강을 최우선 가치로 여겨 건물을 인증하고 모니터링하는 성능 기반 검증 시스템이다. WELL 인증은 공기, 물, 영양물, 빛, 움직임, 열쾌적성, 소리, 재료, 정신, 커뮤니티 등 10개 개념에 대해 평가를 수행하며, 획득한 총점에 따라 인증 등급(Platinum, Gold, Silver, Bronze)이 결정된다. 사용자 만족도를 평가하는 주요 항목으로 공기 및 열환경은 작동 가능한 창문을 통한 환기 제공, 실내 공기 모니터 설치, 사용자 80% 이상이 선호하는 열쾌적성 조사, 온도 조절기 제어 및 개인 냉난방 옵션 제공 등을 통해 쾌적성을 평가한다. 빛 및 음환경은 자연채광 바닥 면적 요구량, 조도 임계값, 인공조명 눈부심 임계값, CRI 및 플리커 임계값, 조명 제어 수준(밝기, 색온도 등)을 평가하며, 음환경은 배경 소음 제한 및 충격 소음 등급 임계값을 충족해야 한다(Table 1).

Table 1. WELL certification: Rating system by total score and key evaluation concepts

사용자 만족도 관련 주요 평가 개념 및 내용

열쾌적성(Thermal Comfort):사용자 80% 이상이 만족하는 열환경 조사, 개별 냉난방 옵션 제공

빛(Light):자연채광 면적 요구량 충족, 눈부심 제어, 조명 제어권(밝기, 색온도) 부여

공기(Air):작동 가능한 창문 제공, 실내 공기질(PM2.5, VOC 등) 지속 모니터링 및 시각화

소리(Sound):배경 소음 제한, 음성 프라이버시 확보 및 방음 설계 적용

인증 등급

요구 점수

Platinum

80점 이상

Gold

60점 이상

Silver

50점 이상

Bronze

40점 이상

Table 2. User satisfaction evaluation criteria and scoring system based on LEED energy control features

평가 항목

세부 요구사항

배점

검증 방법

개별 온도 조절 가능성

사용자가 자신의 작업 공간 온도를 개별 조절할 수 있는 비율 ≧ 50%

2점

설문조사 및 시스템 검증

스마트 HVAC 성능

CO2 농도 ≦ 700ppm, 외기 유량 ≧ ASHRAE 기준 대비 30% 이상

3점

공기질 센서 데이터 분석

조명 제어 편의성

작업 공간에서 밝기 조절 가능한 조명 설치 비율 ≧ 75%

1점

사용자 피드백 및 조명 매핑

에너지 대시보드 접근성

실시간 에너지 사용량 대시보드 제공 및 사용자 접근 가능 여부

1점

대시보드 로그 확인

에너지 절약 모드 사용률

사용자 중 ≧ 70%가 에너지 절약 모드를 활성화

1점

설문조사 및 시스템 로그 분석

2.2. EU 및 주요 국제 인증(LEED, BREEAM, DGNB, ASHRAE) 분석

LEED: 실내 환경 품질(IEQ)을 통해 실내 공기질, 조명, 온도 등을 평가하며, 특히 에너지 제어 기능이 거주자의 만족도에 미치는 영향을 점수화하여 개별 제어 권한을 중요하게 다룬다(Table 2).

BREEAM: "건강 및 웰빙" 항목을 통해 실내 공기질(IAQ)과 열적 쾌적성을 평가하며, 특히 사후 거주자 만족도 평가(POE)를 명시하여 전체 사용자의 30% 이상을 대상으로 설문을 실시하도록 규정하고 있다(Table 3).

Table 3. Key survey items and rating scales for BREEAM POE (Post‐occupancy evaluation)

평가 범주

주요 질문 및 조사 내용

평가 척도

실내 환경 조건

온도의 쾌적성, 조명의 적절성, 소음 수준, 공기질 만족도, 환기/습도 상태

7점 척도 (1=매우 불만족 ~ 7=매우 만족)

제어, 운영 및 유지보수

온도 조절 용이성, 조명/환기 시스템 조작 편의성, 유지보수 대응 속도

5점 척도 (1=매우 어려움 ~ 5=매우 쉬움)

시설 및 편의성

공용 공간의 적절성, 휴게 공간 만족도, 화장실 청결도

5점 척도 (1=매우 불만족 ~ 5=매우 만족)

접근성 및 레이아웃

건물 내 이동 편의성, 공간 배치 효율성, 장애인 접근성

7점 척도 (1=매우 불편함 ~ 7=매우 편리함)

DGNB: '사회문화적 품질' 범주 내에서 쾌적성과 실내 공기질, 사용자 제어를 평가한다. 열, 공기, 음향, 시각 등 각 환경 요인에 대해 시뮬레이션(정량)과 사용자 설문(정성)을 병행하는 것이 특징이다(Table 4).

Table 4. Key evaluation criteria for indoor environmental quality and user control in DGNB

평가 범주

세부 평가 항목 및 기준

사용자 만족도 (POE) 요구조건 (Platinum 등급 기준)

열환경

온도/습도 범위 준수, 전체 공간의 50% 이상 개별 온도 제어

7점 척도 평균 ≧ 6.0점 ("매우 춥다/덥다" 응답 10% 미만)

실내 공기질

CO2 ≦ 800ppm, TVOC ≦ 300µg/m³, 저방출 자재 사용

5점 척도 평균 ≧ 4.5점 ("냄새 불편" 보고율 5% 이하)

음향 환경

사무공간 소음수준 ≦ 35dB, 세대 간 차음 성능(Rw) ≧ 52dB

7점 척도 평균 ≧ 6.0점 ("음성 명료성" 만족 90% 이상)

시각적 쾌적성

자연채광(DF ≧ 2%), 눈부심 제어(UGR ≦ 19), 조명 균제도 ≧ 0.7

7점 척도 평균 ≧ 6.0점 ("눈부심 불편" 빈도 5% 이하)

사용자 제어

80% 이상 공간에서 개별 조명 제어, 주요 창면 70% 차양 제어

제어 시스템 직관성 5점 척도 평균 ≧ 4.0점

ASHRAE 55 및 유럽 SmartLiving EPC: 유럽의 최신 건물 성능 평가 제도인 SmartLivingEPC는 기존의 에너지 성능 위주 평가를 확장하여 인간 중심 지표를 평가한다. 특히 열적 쾌적성은 ASHRAE 55 표준의 PMV와 PPD 모델을 기반으로 산정된다(Table 5).

Table 5. PMV and PPD evaluation categories based on EN 16798 / ASHRAE 55

범주

PMV 범위

PPD (불만족률) 기준

환경 수준 설명

I

-0.2 ≦ PMV ≦ +0.2

PPD < 6%

최상급 환경 (매우 높은 수준의 기대치를 가진 환경)

II

-0.5 ≦ PMV ≦+0.5

PPD < 10%

일반적 환경 (일반적인 수준의 기대치를 가진 환경)

III

-0.7 ≦ PMV ≦ +0.7

PPD < 15%

허용됨 (중간 수준의 기대치를 가진 환경)

IV

PMV 범위를 초과

PPD ≧ 15%

미흡함 (낮은 수준의 기대치를 가진 환경, 개선 필수)

3. 사용자 만족도 평가 항목 및 방법 도출

선행 분석을 바탕으로, AI 기반 자율 제어 건물에 적용 가능한 사용자 만족도 평가 방법을 단체표준안(SPS) 형태로 도출하였다. 본 평가는 향후 인증제도로의 공식 채택을 고려하여, Fig. 1과 같이 설계 단계에서 예측 성능을 점검하는 '사전 평가(D-USI)'와 운영 단계에서 실제 체감 성능을 검증하는 '사후 평가(O-USI)'로 체계를 명확히 분리하여 개발하였다. 이는 건축주가 설계 단계에서 필수적인 사전 인증만 취득할 수도 있고, 준공 이후 실제 운영 데이터를 검증받아 인센티브를 획득하는 사후 인증까지 확장할 수 있도록 선택적 유연성을 제공하기 위함이다.

본 연구에서 제시된 사전 평가(D-USI) 및 사후 평가(O-USI)의 10개 평가 항목별 배점(예: AI 자율제어 16점, 열환경 14점, 웰빙 3점 등)과 사후 평가 데이터(Q, M, L, R) 간의 상대적 가중치는 기존 LEED, WELL 등 국제 인증체계의 환경 요소별 비중과 POE 관련 선행 학술연구의 중요도를 참고하여 연구진의 판단(가정값)에 의해 임시 설정된 것이다. 이는 제안된 프레임워크가 실무적으로 어떻게 연산되는지를 시연하기 위한 예시적 성격을 지니며, 향후 단체표준으로 제정되기 위해서는 전문가 델파이(Delphi) 분석 및 AHP(계층분석법)를 통한 엄밀한 가중치 타당성 검증이 요구된다.

Fig. 1. Detailed concept diagram of D-USI and O-USI

../../Resources/kiiee/JIEIE.2026.40.5.321/fig1.png

3.1. 사전 평가 (D-USI) 체계

사전 평가는 건물이 실제 사용되기 전 설계 단계에서 사용자의 만족도 저하 위험을 예측하고 설계 보완 필요성을 판정하기 위한 평가이다. 사전 입력자료 기반 실내환경 성능 예측, 설계 검토 등을 바탕으로 점수(100점 만점)를 산정한다(Table 6,7).

Table 6. Input data for pre-evaluation

구분

제출자료

건축계획

배치도, 평면도, 입면도, 단면도, 실별 용도표, 재실자 수 산정표

공간모델

BIM 모델, 실별 면적, 층고, 창면적률, 방위, 외피 열성능

공조·환기

HVAC 설계도서, 환기량 계산서, 공조 조닝 계획, 필터 사양

조명·차양

조명 설계도서, 조도계산서, 주광 시뮬레이션, 차양 제어계획

음향

음향 설계자료, 배경소음 예측, 잔향시간 예측, 차음성능 검토

AI 제어

제어 대상, 제어 변수, 제어 로직, 목적함수, 우선순위, 예외상황 처리

센서

센서 종류, 위치, 정확도, 수집주기, 교정계획, 고장감지 방식

사용자 제어

앱, 월패드, 스위치, 대시보드, 알림, 수동개입 기능, 선호도 입력방식

Table 7. Pre-evaluation criteria and point allocation

코드

평가항목

주요 적용 표준·체계

배점

D1

열환경 및 열쾌적성 설계

ASHRAE 55, ISO 7730, ISO 7726, ISO 10551

14

D2

실내공기질 및 환기 설계

ASHRAE 62.1, ISO 16000, EN 16798

14

D3

빛환경, 조명 및 차양 설계

ISO/CIE 8995-1, EN 12464-1, EN 17037, IES LM-83, CIE S 026

13

D4

음환경 설계

ISO 3382-2, ISO 3382-3, ISO 16283-1, ISO 1996-2, ISO 22955

8

D5

사용자 제어성 설계

ISO 9241-11, ISO 9241-110, ISO 28802, ISO 10551

12

D6

AI 자율제어 설계 및 데이터 관리

ISO 52120-1, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27701, IEC 62443

16

D7

공간 품질, 접근성 및 안전성 설계

ISO 21542, ISO 9241-11, ISO 22320

8

D8

운영·유지관리 및 피드백 계획

ISO 41001, ISO 50001, ISO 50006, ISO 28802

7

D9

에너지·쾌적 균형 및 정보 제공

ISO 50001, ISO 50006, ISO 52120-1, EPC, SmartLivingEPC

5

D10

종합 웰빙 지원성

WELL, DGNB, ISO 21542

3

3.1.1. D1 열환경 및 열쾌적성 세부 평가 방법

냉방기, 난방기, 중간기 및 대표 운전조건에서 사용자가 수용할 수 있는 열환경이 확보되는지 평가하는 항목으로 평가 기준과 배점은 Table 8과 같으며 평가 방법은 다음과 같다.

1) 평가구역별 열부하 모델을 작성하고 외기조건, 방위, 외피성능, 창면적률, 차양, 내부발열, 재실일정 및 HVAC 제어방식을 반영한다.

2) 냉방기, 난방기, 중간기에 대하여 시간별 작용온도, 실내온도, 상대습도, 기류속도 및 평균복사온도를 산정한다.

3) ISO 7730 또는 ASHRAE 55의 방법에 따라 PMV와 PPD를 산정하고, PMV –0.5~+0.5 및 PPD 10% 이하 만족시간비율을 구한다[6, 8].

4) 창가, 외피 인접부, 출입구, 복도, 공조 취출구 주변 등 국소 불쾌감 위험구역을 식별하고 복사온도 비대칭, 수직온도차, 바닥표면온도 및 드래프트 가능성을 검토한다.

5) AI가 에너지 절감 운전을 수행하는 경우에도 열쾌적 허용범위를 벗어나지 않도록 제한조건과 수동개입 기능을 확인한다.

Table 8. Detailed evaluation criteria for thermal environment and thermal comfort design

세부항목

평가내용

판정 기준

배점

D1-1

열환경 모델 완성도

평가구역, 외기조건, 재실조건, HVAC 제어조건 반영

1.5

D1-2

작용온도 예측

냉방기·난방기·중간기별 허용범위 만족시간비율 산정

2.0

D1-3

상대습도 예측

재실시간 중 30 %~60 % 유지 가능성 검토

1.5

D1-4

PMV/PPD 예측

PMV -0.5~+0.5, PPD 10 % 이하 만족시간비율 산정

2.0

D1-5

적응형 쾌적 검토

자연환기 또는 혼합모드 공간에 ASHRAE 55 적응형 방법 적용

1.0

D1-6

국소 불쾌감

외피 인접부, 취출구 주변, 바닥온도 등 위험공간 식별

1.5

D1-7

온도 제어성

주요 사용공간의 50 % 이상에서 온도 조정 또는 요청 가능

2.0

D1-8

열환경 모니터링

주요 제어구역별 온습도 센서와 데이터 저장계획 확보

1.5

D1-9

AI 열제어 제한조건

쾌적성 하한조건, 수동개입, 안전모드 반영

1.0

3.1.2. D2 실내공기질 및 환기 세부 평가 방법

외기 도입, 오염물질 제어, 저방출 자재, 필터링, 센서 모니터링 및 AI 환기제어가 사용자 만족도에 적합하게 설계되었는지 평가하는 항목으로 평가 기준과 배점은 Table 9와 같으며 평가 방법은 다음과 같다.

1) ASHRAE 62.1 또는 EN 16798 계열의 방법에 따라 평가구역별 최소 외기량을 산정하고 설계 외기량이 요구량 이상인지 확인한다[7].

2) 재실자 수, 발생량, 외기량 및 환기효율을 이용하여 시간별 CO2 농도를 예측하고 고농도 위험시간을 분석한다.

3) 포름알데히드 및 VOC 측정계획은 ISO 16000-3 및 ISO 16000-6에 따른 채취·분석방법을 적용할 수 있도록 설계·커미셔닝 계획에 반영한다.

4) 접착제, 실란트, 페인트, 바닥재, 천장재, 가구 등 주요 실내 마감재에 대해 저방출 자재 사용계획과 시험성적서를 검토한다.

5) CO2, PM2.5, TVOC, 온습도 등 센서가 재실자 호흡구역과 제어구역을 대표하도록 배치되었는지 확인한다.

6) AI 환기제어가 재실률, CO2, 외기질, 에너지 사용량 및 사용자 요청을 반영하고 최소 환기량을 하회하지 않도록 설계되었는지 확인한다.

Table 9. Detailed evaluation criteria for indoor air quality and ventilation design

세부항목

평가내용

판정 기준

배점

D2-1

외기량 산정

재실자 수, 면적, 오염원, 환기효율 반영

2.0

D2-2

CO2 예측

피크 및 평균 농도 예측, 고농도 위험시간 분석

2.0

D2-3

환기효율

급·배기구 배치, 단락류, 정체구역, 국소 오염원 검토

1.5

D2-4

VOC·포름알데히드 관리

ISO 16000 기반 측정계획과 기준 초과 시 개선절차

2.0

D2-5

입자상물질 관리

필터성능, 외기오염 시 우회·여과·경보 전략

1.0

D2-6

저방출 자재

주요 마감재 저방출 자재 적용 및 증빙

1.5

D2-7

IAQ 센서 배치

주요 사용구역별 대표성, 정확도, 보정계획 확보

1.5

D2-8

공기질 정보 제공

사용자 또는 운영자가 IAQ 상태 확인 가능

1.0

D2-9

AI 환기제어

CO2, 재실률, 외기질 기반 자동제어 및 수동개입 가능

1.5

3.1.3. D3 빛환경, 조명 및 차양 세부 평가 방법

조도, 균제도, 자연채광, 눈부심, 차양, 색품질, 플리커 및 사용자 조명 제어성이 설계 단계에서 사용자 만족도에 적합한지 평가하는 항목으로 평가 기준과 배점은 Table 10과 같으며 평가 방법은 다음과 같다[10].

1) 실별 작업 내용, 사용자 연령, 작업면 높이 및 작업시간을 기준으로 목표 조도를 설정한다.

2) EN 17037 또는 IES LM-83의 방법을 참조하여 sDA, ASE, 일광조도, 일조시간 및 조망 가능성을 검토한다.

3) 전기조명에 의한 UGR과 주광에 의한 DGP 또는 동등 지표를 산정하고 창가 좌석, 모니터 작업공간, 회의실 및 교육실을 별도 위험구역으로 검토한다.

4) 일사량, 태양고도, 실내 조도, 눈부심 위험 및 냉방부하를 고려한 차양 자동제어 시나리오를 확인한다.

5) 색온도, 연색성, 플리커, 시간대별 조명 장면 및 일주기 조명 전략을 검토한다.

Table 10. Detailed evaluation criteria for luminous environment, lighting, and shading design

세부항목

평가내용

판정 기준

배점

D3-1

작업면 조도

실별 작업특성에 따른 목표조도 충족

2.0

D3-2

조도 균제도

작업면 최소/평균 조도비와 주변부 조도 검토

1.5

D3-3

자연채광

sDA, ASE, 주광률, 일조시간 및 과다 일사 위험 검토

2.0

D3-4

눈부심

UGR, DGP 또는 동등 지표 산정 및 위험구역 식별

2.0

D3-5

차양 제어

자동·수동 차양, 일사·눈부심·냉방부하 연동

1.5

D3-6

색품질

연색성, 색온도, 색일관성 검토

1.0

D3-7

플리커

IEEE 1789 또는 NEMA 77 등 참조 기준 검토

1.0

D3-8

조명 사용자 제어

주요 작업공간에서 조도 또는 장면 제어 가능

1.5

D3-9

AI 조명·차양 제어

재실, 주광, 일사, 사용자 선호, 에너지 절감 연동

0.5

3.1.4. D4 음환경 세부 평가 방법

외부소음, 설비소음, 잔향, 차음, 음성 명료성 및 음성 프라이버시가 사용자 만족도에 적합하게 고려되었는지평가하는 항목으로 평가 기준과 배점은 Table 11과 같으며 평가 방법은 다음과 같다.

1) 외부 교통소음, 설비소음, 공조소음, 팬·모터·차양 장치 작동음을 반영하여 실별 배경소음을 예측한다.

2) 흡음재, 체적, 마감재를 기반으로 잔향시간을 예측한다.

3) 오픈오피스는 ISO 22955 및 ISO 3382-3을 참조하여 음성 방해, 음성 프라이버시, 공간 감쇠 성능 및 마스킹 필요성을 검토한다.

4) 회의실, 집중업무공간, 주거공간, 기계실 인접공간 등은 ISO 16283-1을 참조하여 실간 차음성능을 검토한다.

5) 자동 블라인드, 팬코일, VAV, 환기팬, 모터, 액추에이터 등 AI 제어로 작동 빈도가 증가할 수 있는 장치의 작동음을 검토한다.

Table 11. Detailed evaluation criteria for acoustic environment design

세부항목

평가내용

판정 기준

배점

D4-1

배경소음 예측

외부소음, 공조소음, 설비소음 반영

1.5

D4-2

잔향시간 예측

용도별 잔향시간 목표 설정

1.5

D4-3

차음성능

회의실·집중공간·기계실 인접부 차음계획 확보

1.0

D4-4

오픈오피스 음향

음성 방해 저감전략 반영

1.0

D4-5

설비소음

HVAC, 차양, 모터, 팬 소음 및 반복 작동음 검토

1.0

D4-6

소음 민감구역 계획

소음원과 조용한 공간 분리

1.0

D4-7

음향 사후 측정계획

준공 후 소음·잔향·차음 검증계획 포함

1.0

3.1.5. D5 사용자 제어성 세부 평가 방법

AI 기반 자율 제어 환경에서도 사용자가 자신의 환경을 이해하고 필요 시 직접 개입하며 선호를 반영할 수 있는지 평가하는 항목으로 평가 기준과 배점은 Table 12와 같으며 평가 방법은 다음과 같다.

1) 대표 사용자가 온도, 조명, 환기, 차양, AI 모드, 에너지 절약모드 및 쾌적 우선모드를 조작하는 과업을 정의한다.

2) 앱, 월패드, 스위치, 음성, 대시보드, 관리자 요청 중 어떤 방식으로 환경을 제어할 수 있는지 확인한다.

3) 와이어프레임, 화면설계서, 프로토타입 또는 제어판 목업을 이용하여 주요 과업의 수행 가능성과 접근성을 검토한다.

4) 자동제어가 불편할 때 사용자가 임시 해제, 설정 변경, 쾌적 우선모드 및 불만 신고를 할 수 있는지 확인한다.

5) 사용자의 선호온도, 선호조명, 선호차양, 알림 선호가 저장되고 AI 제어에 반영될 수 있는지 검토한다.

Table 12. Detailed evaluation criteria for occupant control design

세부항목

평가내용

판정 기준

배점

D5-1

온도 제어성

주요 사용공간 50% 이상에서 조정 또는 요청 가능

2.0

D5-2

조명 제어성

주요 작업공간에서 밝기 또는 장면 조정 가능

2.0

D5-3

환기 제어성

환기 요청 또는 자동환기 상태 확인 가능

1.5

D5-4

차양 제어성

주요 창면에서 수동 또는 자동 차양 제어 가능

1.5

D5-5

UI 직관성

주요 과업을 명확한 흐름으로 수행 가능

1.5

D5-6

접근성

글자크기, 색 대비, 물리적 접근, 대체조작 고려

1.0

D5-7

수동개입

임시해제, 쾌적 우선모드, 사용자 요청 반영 가능

1.5

D5-8

선호도 반영

개인 또는 구역 선호도 저장·반영 가능

1.0

3.1.6. D6 AI 자율제어 설계 및 데이터 관리 세부 평가 방법

AI 기반 제어시스템이 사용자 만족도를 해치지 않고 쾌적성, 안전성, 에너지 절감 및 개인정보 보호를 균형 있게 달성하도록 설계되었는지 평가하는 항목으로 평가 기준과 배점은 Table 13과 같으며 평가 방법은 다음과 같다.

1) AI가 제어하는 설비, 센서, 입력값, 출력값, 제어주기 및 제어 우선순위를 정의한다.

2) 제어 목적함수에 에너지 절감뿐 아니라 열쾌적, 실내공기질, 시각쾌적, 음환경, 사용자 선호, 설비보호 및 안전조건이 포함되어 있는지 확인한다[9].

3) 최소 환기량, 열쾌적 허용범위, 눈부심 제한, 설비소음 제한, 사용자 수동개입 우선조건, 안전모드 전환조건 및 개인정보 보호조건을 제한조건으로 설정한다.

4) 재실자 급증, 외기온 급변, 외기질 악화, 강한 일사, 사용자 다수 수동개입, 센서 오류, 네트워크 장애, 절약모드와 쾌적성 충돌 등 시나리오에서 제어 반응을 검토한다.

5) 사후 평가를 위해 센서값, 제어명령, 설정값 변경, 사용자 수동개입, AI 예측값, 제어모드, 경보·오류 및 자동복귀 이력이 저장되도록 설계한다.

Table 13. Detailed evaluation criteria for AI autonomous control design and data management

세부항목

평가내용

판정 기준

배점

D6-1

제어 대상 정의

HVAC, 조명, 차양, 환기 등 제어범위 명확

1.5

D6-2

목적함수

에너지, 쾌적성, 안전성, 선호도 동시 고려

2.0

D6-3

제어 우선순위

건강·안전·쾌적성 저하 시 사용자 보호 우선

2.0

D6-4

센서 신뢰성

대표성, 이상감지, 교정계획 확보

1.5

D6-5

예측제어

외기, 재실, 일사, 부하 예측 기반 선제 제어

1.5

D6-6

사용자 개입 반영

사용자 조정값을 제어 또는 운영개선에 반영

1.5

D6-7

설명가능성

제어모드, 제어이유, 제한조건 표시

1.0

D6-8

오류·장애 대응

센서·통신·AI 오류 시 수동운전 또는 안전모드

2.0

D6-9

개인정보 보호

최소수집, 익명화, 보관기간, 접근권한, 고지 포함

2.0

D6-10

로그 저장

사후 평가에 필요한 센서·제어·개입·오류 로그 저장

1.0

3.1.7. D7 공간 품질, 접근성 및 안전성 세부 평가 방법

사용자가 공간을 편리하고 안전하게 이용할 수 있는지, AI 제어장치와 센서가 공간 사용성을 저해하지 않는지 평가하는 항목으로 평가 기준과 배점은 Table 14와 같으며 평가 방법은 다음과 같다.

1) 평면도와 BIM을 통해 용도별 면적, 동선, 좌석 배치 및 재실밀도의 적정성을 검토한다.

2) 장애인, 고령자, 방문자 등 다양한 사용자의 접근성과 제어장치 접근 가능성을 검토한다.

3) 피난, 보안, 비상조명, 대피 안내 및 야간 안전성을 검토한다.

4) 센서, 스위치, 패널, 디스플레이가 사용에 방해되지 않고 접근 가능한 위치에 계획되었는지 확인한다.

Table 14. Detailed evaluation criteria for spatial quality, accessibility, and safety design

세부항목

평가내용

판정 기준

배점

D7-1

공간 효율성

용도별 면적, 동선, 좌석 배치 적정

1.2

D7-2

접근성

휠체어, 고령자, 장애인 접근성 고려

1.2

D7-3

길찾기

주요 공간의 안내체계 명확

1.0

D7-4

휴게·회복공간

휴식, 대기, 회복, 커뮤니티 공간 확보

1.0

D7-5

실내외 연계

외부조망 또는 자연요소 접근성 고려

1.0

D7-6

안전성

비상시 대피와 안전정보 제공 가능

1.4

D7-7

제어장치 배치

접근 가능하고 사용에 방해되지 않음

1.2

3.1.8. D8 운영·유지관리 및 피드백 평가 방법

준공 후 사용자 불만족을 발견하고 개선할 수 있는 운영체계가 설계 단계에서 마련되어 있는지 평가하는 항목으로 평가 기준과 배점은 Table 15와 같으며 평가 방법은 다음과 같다.

1) 운영관리 조직, 책임자, 대응조직 및 보고체계를 확인한다.

2) HVAC, 조명, 차양, 센서, BEMS의 점검주기와 유지관리 절차를 확인한다.

3) 민원 접수, 분류, 조치, 회신, 재발방지 절차와 사용자 교육계획을 확인한다.

4) 준공 후 1년 이상 사용 후 설문, 측정 및 로그 분석을 수행하는 사후 평가계획을 확인한다.

Table 15. Detailed evaluation criteria for operation, maintenance, and feedback plans

세부항목

평가내용

판정 기준

배점

D8-1

운영관리 조직

책임자, 대응조직, 보고체계 명확

1.0

D8-2

유지관리 계획

HVAC, 조명, 차양, 센서, BEMS 점검주기 설정

1.2

D8-3

센서 교정계획

온습도, CO2, 조도, 소음 등 센서 교정계획 포함

1.0

D8-4

민원 처리절차

접수, 분류, 조치, 회신, 재발방지 절차 포함

1.3

D8-5

사용자 교육

제어시스템 사용법과 불편 신고방법 안내

1.0

D8-6

사후 평가계획

준공 후 1년 이상 사용 후 설문·측정·로그분석 계획

1.0

D8-7

개선조치 체계

반복 불만족 항목의 원인분석 및 개선절차

0.5

3.1.9. D9 에너지·쾌적 균형 및 정보 제공 세부 평가 방법

AI 제어가 에너지 절감을 수행하더라도 사용자 쾌적성을 과도하게 저하시키지 않고, 사용자가 에너지 절감과 쾌적성의 관계를 이해할 수 있도록 정보가 제공되는지 평가하는 항목으로 평가 기준과 배점은 Table 16과 같으며 평가 방법은 다음과 같다[11].

1) 사용자 또는 운영자가 에너지 사용량을 확인할 수 있는 대시보드를 설계했는지 확인한다.

2) 에너지 정보와 온도, IAQ, 조명 등 쾌적성 정보를 함께 제공하는지 검토한다.

3) 절약모드 적용 시 열쾌적, IAQ, 조명 및 사용자 제어권의 하한조건을 설정했는지 확인한다.

4) 자동모드, 절약모드, 쾌적우선모드 또는 사용자 선호모드를 선택할 수 있는지 확인한다.

Table 16. Detailed evaluation criteria for energy and comfort balance and information provision

세부항목

평가내용

판정 기준

배점

D9-1

에너지 대시보드

사용자 또는 운영자가 에너지 사용량 확인 가능

1.0

D9-2

쾌적성 정보 연동

온도, IAQ, 조명 등 쾌적성 정보와 에너지 정보 동시 제공

1.0

D9-3

절약모드 제한조건

절약모드 중 쾌적성 하한조건 유지

1.5

D9-4

사용자 선택권

자동모드, 절약모드, 쾌적우선모드 선택 가능

1.0

D9-5

성과 피드백

절감 효과와 쾌적성 결과를 사용자에게 환류

0.5

3.1.10. D10 종합 웰빙 지원성 세부 평가 방법

건물이 에너지와 실내환경 기준을 만족하는 수준을 넘어 사용자의 건강, 회복, 집중, 심리적 안정 및 커뮤니티 형성에 기여할 수 있도록 설계되었는지 평가하는 항목으로 평가 기준과 배점은 Table 17과 같으며 평가 방법은 다음과 같다.

1) 피로감 저감, 회복, 집중, 휴식을 고려한 설계전략을 검토한다.

2) 자연채광, 조망, 실내외 자연요소, 휴게공간 및 커뮤니티 공간을 검토한다.

3) 사용자 건강·웰빙에 영향을 주는 정책, 안내, 공간 운영계획을 검토한다.

Table 17. Detailed evaluation criteria for comprehensive well-being support

세부항목

평가내용

판정 기준

배점

D10-1

건강·웰빙 설계

피로감 저감, 회복, 집중, 휴식을 고려

1.0

D10-2

자연요소 및 조망

자연채광, 조망, 실내외 자연요소 반영

1.0

D10-3

커뮤니티·회복공간

사용자 교류와 회복을 위한 공간계획 포함

1.0

3.1.11. 세부 평가 점수 보정 및 사전 평가 종합 등급 판정 방법

세부 평가 항목은 설계 기준을 충족하고 증빙자료가 충분할 경우 Table 18에 따라 보정 점수를 부여한다. 종합 등급은 Table 19와 같다.

Table 18. Scoring criteria for detailed pre-evaluation items

평가상태

점수 부여

기준을 충족하고 증빙자료가 충분함

해당 배점의 100 %

기준을 대체로 충족하나 일부 보완 필요

해당 배점의 70 %

부분적으로만 충족함

해당 배점의 40 %

계획은 있으나 근거가 불충분함

해당 배점의 20 %

미충족 또는 자료 없음

0점

Table 19. Pre-evaluation ratings for user satisfaction

등급

D-USI 점수

판정

A등급

90점 이상

설계 단계에서 매우 우수한 사용자 만족도 확보가 예측됨

B등급

80점 이상 90점 미만

설계 단계에서 우수한 사용자 만족도 확보가 예측됨

C등급

70점 이상 80점 미만

기본 만족도 확보가 예측되나 일부 보완 필요

D등급

60점 이상 70점 미만

사용자 불만족 위험이 있어 설계 보완 필요

E등급

50점 이상 60점 미만

주요 실내환경 또는 제어 항목 개선 필요

F등급

40점 이상 50점 미만

사용자 만족도 확보 가능성이 낮음

G등급

40점 미만

설계 단계에서 사용자 만족도 기준 미충족

3.1.12. 사전 평가 종합 등급 제한

사전 평가 시 설계 단계에서의 치명적 오류를 막기 위해 등급 제한(과락) 조건을 다음과 같이 설정하였다.

a) D1 열환경, D2 실내공기질, D3 빛환경, D6 AI 자율제어 중 하나가 해당 배점의 40% 미만이면 사전 등급은 C등급을 초과할 수 없다.

b) D1, D2, D3, D6 중 두 개 이상이 해당 배점의 40 % 미만이면 사전 등급은 D등급을 초과할 수 없다.

c) 사용자 수동개입 기능이 전혀 없는 경우 D5와 D6은 각각 해당 배점의 50% 이하로 산정한다.

d) 개인정보 처리계획, 데이터 보관기간, 접근권한, 익명화 또는 비식별화 계획이 없는 경우 D6은 해당 배점의 50 % 이하로 산정하고 사전 등급은 C등급을 초과할 수 없다.

e) AI 제어 알고리즘이 에너지 절감 목적만을 포함하고 열쾌적, IAQ, 조명, 사용자 선호 또는 수동개입 제한조건을 포함하지 않는 경우 D6은 해당 배점의 60 % 이하로 산정한다.

f) 사후 평가에 필요한 센서, 제어 로그, 사용자 개입 로그 또는 설문계획이 없는 경우 사전 등급은 C등급을 초과할 수 없다.

g) 열환경, 실내공기질, 빛환경 중 하나 이상의 정량 시뮬레이션 또는 계산자료가 제출되지 않은 경우 해당 항목은 0점으로 산정한다.

h) 안전, 화재, 보안 또는 법령상 중대한 결함이 설계도서에서 확인된 경우 사전 등급은 보류 또는 부적합으로 표시할 수 있다.

3.2. 사후 평가 (O-USI) 체계

사후 평가는 준공 후 1년 이상 실제 운영된 건물을 대상으로, 실제 재실자의 체감 만족도와 환경 성능을 종합적으로 진단하는 체계이다. 주관적 설문(Q), 실내환경 실측 데이터(M), AI 자율제어 로그(L), 운영관리 기록(R)을 함께 사용하여 평가한다. 사후 평가 시점 및 기간 기준은 다음과 같다.

a) 건물 준공 후 1년 이상 실제 사용되었을 것

b) 평가대상 공간의 주요 설비와 AI 자율제어 시스템이 정상 운영 중일 것

c) 냉방기와 난방기 또는 이에 준하는 대표 계절 데이터가 확보되었을 것

d) 평가대상 구역의 대표 사용자가 형성되어 있을 것(전체 재실자의 30% 이상이 설문에 참여할 것)

e) 실내환경 측정데이터와 제어 로그의 유효 데이터율이 85% 이상일 것

3.2.1. 설문 척도 및 점수 환산

사후 평가 설문 척도는 7점 척도로 구성되며 환산 점수는 다음 Table 20과 같이 계산된다. 항목별 설문점수 $Q_i$는 다음 수식 (1), (2), (3)을 통해 산정한다.

Table 20. Post-evaluation survey 7-point scale and score conversion

응답값

의미

환산점수

7

매우 만족

100

6

만족

83.3

5

약간 만족

66.7

4

보통

50

3

약간 불만족

33.3

2

불만족

16.7

1

매우 불만족

0

(1)
$Q_{i} = 100 \times (R_{i} - 1) / 6$

여기서 $R_i$는 항목 i의 7점 척도 평균값

불만족률 $DR_i$는 다음 수식을 통해 산정한다.

(2)
$DR_{i} = N(i, dis) / N(i, valid) \times 100$

여기서, $N(i, dis)$는 1점, 2점, 3점으로 응답한 인원수

$N(i, valid)$는 전체 유효 응답자수

중대불만족률 $SDR_i$는 다음 수식을 통해 산정한다.

(3)
$SDR_{i} = N(i, severe) / N(i, valid) \times 100$

여기서, $N(i, severe)$는 1점 또는 2점으로 응답한 인원수

3.2.2. 사후 평가 항목 및 배점

사후 평가 항목별 평가 자료와 배점은 다음 Table 21과 같으며 항목별 세부 평가 기준은 Table 22부터 Table 31과 같다.

Table 21. Post-evaluation criteria and scoring

코드

평가항목

평가자료

배점

Q

M

L

R

O1

열환경 및 열쾌적성 만족도

설문

온습도, 기류, PMV/PPD

HVAC 로그

-

14

O2

실내공기질 및 환기 만족도

설문

CO2, TVOC, PM2.5, 포름알데히드

환기 로그

-

14

O3

빛환경, 조명 및 차양 만족도

설문

조도, 눈부심

차양·조명 로그

-

12

O4

음환경 만족도

설문

소음도, 잔향시간

-

설비소음·민원

8

O5

사용자 제어성 만족도

설문

-

조작 성공률, 수동개입 로그

-

12

O6

AI 자율제어 경험 만족도

설문

-

오류·복귀 로그

운영기록

14

O7

공간 품질, 접근성 및 안전성 만족도

설문

이용률(센서)

-

현장점검, 안전·보안 기록

8

O8

운영·유지관리 및 피드백 만족도

설문

-

-

민원, 고장·점검, 센서 교정 기록

8

O9

에너지·쾌적 균형 및 정보 인식

설문

쾌적성 저하

대시보드, 절약모드 로그

-

4

O10

종합 만족도 및 웰빙

설문

-

-

-

6

Table 22. Detailed evaluation criteria for thermal environment and thermal comfort satisfaction

세부항목

평가내용

평가방법

평가기준

배점

O1-1

온도 만족도

[Q]설문

평균 5.5점 이상, 매우 춥다/덥다 응답 10 % 이하

2.0

O1-2

계절별 냉난방 만족도

[Q]냉방기·난방기 구분 설문

각 계절 평균 5.0점 이상

1.5

O1-3

습도 체감 만족도

[Q]설문, [M]습도 측정

너무 건조/습함 응답 15 % 이하

1.5

O1-4

기류 불편도

[Q]설문, [M]풍속 측정

바람 불편 응답 15 % 이하

1.0

O1-5

국소 불쾌감

[Q]창가, 복도, 외피 인접부 설문

특정 구역 불편 응답 10 % 이하

1.0

O1-6

온도 조절 편의성

[Q]설문, [L]로그

조절 가능 또는 용이 응답 80 % 이상

2.0

O1-7

실측 열환경 적합률

[M]온습도, PMV/PPD 분석

재실시간 85 % 이상 기준범위 만족

2.0

O1-8

HVAC 신뢰도

[Q]설문, [R]민원 및 고장기록

신뢰 가능 응답 75 % 이상, 반복 민원 없음

2.0

Table 23. Detailed evaluation criteria for indoor air quality and ventilation satisfaction

세부항목

평가내용

평가방법

평가기준

배점

O2-1

공기 신선도

[Q]설문

평균 5.0점 이상

2.0

O2-2

답답함 체감

[Q]설문, [M]CO2 로그

답답함 자주 느낌 응답 10 % 이하

1.5

O2-3

냄새 불편도

[Q]설문, [R]민원기록

불쾌한 냄새 보고율 10 % 이하

1.5

O2-4

습도·건조감

[Q]설문, [M]습도 로그

너무 건조/습함 응답 15 % 이하

1.0

O2-5

CO2 적합률

[M]센서 데이터

재실시간 85 % 이상 800~900 ppm 이하

2.0

O2-6

TVOC·포름알데히드

[M]현장측정 또는 시험성적서

기준값 이하 유지

2.0

O2-7

환기 제어 만족도

[Q]설문, [L]제어로그

환기를 쉽게 조절 가능 응답 80 % 이상

2.0

O2-8

공기질 알림·정보

[Q]설문, [L]앱 및 대시보드

공기질 상태 확인 가능 응답 70 % 이상

1.0

O2-9

IAQ 민원 처리

[R]민원 및 유지관리 기록

반복 민원 없음 또는 조치 완료

1.0

Table 24. Detailed evaluation criteria for luminous environment, lighting, and shading satisfaction

세부항목

평가내용

평가방법

평가기준

배점

O3-1

전반적 조명 만족도

[Q]설문

평균 5.5점 이상

1.5

O3-2

작업면 조도 적합률

[M]조도 측정

주요 작업면 300 lux 이상 유지

1.5

O3-3

자연채광 만족도

[Q]설문

자연채광 부족 응답 10 % 이하

1.0

O3-4

눈부심 불편도

[Q]설문, [M]UGR/DGP 분석

눈부심 자주 느낌 응답 5~10 % 이하

1.5

O3-5

조도 균일성

[M]조도 측정

균제도 0.7 이상 또는 용도별 기준 충족

1.0

O3-6

조명 조절 편의성

[Q]설문, [L]로그

쉽게 조정 가능 응답 80 % 이상

1.5

O3-7

차양 성능 만족도

[Q]설문, [L]차양 로그

눈부심 방지에 효과적 응답 70 % 이상

1.5

O3-8

시각 피로도

[Q]설문

눈의 피로 또는 두통 응답 15 % 이하

1.0

O3-9

조명품질

[M]측정 또는 성적서

CRI, 색온도, 플리커 기준 충족

1.0

Table 25. Detailed evaluation criteria for acoustic environment satisfaction

세부항목

평가내용

평가방법

평가기준

배점

O4-1

전반적 소음 만족도

[Q]7점 척도 설문

평균 5.5점 이상

1.5

O4-2

배경소음

[M]소음계 측정

사무공간 35 dB(A) 이하, 회의실 30 dB(A) 이하 목표

1.5

O4-3

설비소음 불편

[Q]설문, [L]설비 로그

HVAC·블라인드·엘리베이터 소음 방해 응답 10 % 이하

1.0

O4-4

잔향 및 울림

[M]RT60 측정

사무공간 0.6 s 이하, 회의실 0.4 s 이하 목표

1.0

O4-5

방음 효과 인식

[Q]설문

외부 또는 인접공간 소음 차단 만족 응답 80 % 이상

1.0

O4-6

음성 명료성

[Q]설문, [M]현장평가

회의·대화가 명확히 들림 응답 90 % 이상

1.0

O4-7

소음 민원

[R]민원기록

반복 민원 없음 또는 조치 완료

1.0

Table 26. Detailed evaluation criteria for user control satisfaction

세부항목

평가내용

평가방법

평가기준

배점

O5-1

온도 조절 용이성

[Q]설문, [L]조작로그

쉽게 조절 가능 응답 80 % 이상

2.0

O5-2

조명 조절 용이성

[Q]설문, [L]조작로그

쉽게 조정 가능 응답 80 % 이상

2.0

O5-3

환기 조절 용이성

[Q]설문, [L]조작로그

환기 조절 가능 또는 효과적 응답 70 % 이상

1.5

O5-4

차양 조절 용이성

[Q]설문, [L]조작로그

차양 조절 가능 또는 효과적 응답 70 % 이상

1.5

O5-5

인터페이스 직관성

[Q]7점 척도 설문

평균 5.5점 이상

2.0

O5-6

수동개입 성공률

[L]사용자 개입 로그

개입 요청의 90 % 이상 정상 반영

1.0

O5-7

선호도 반영 체감

[Q]설문

선호가 반영된다는 응답 70 % 이상

1.0

O5-8

접근성

[Q]설문, [R]현장점검

고령자, 장애인 등도 조작 가능하도록 배려

1.0

Table 27. Detailed evaluation criteria for AI autonomous control experience satisfaction

세부항목

평가내용

평가방법

평가기준

배점

O6-1

AI 제어 적절성

[Q]설문

AI 제어가 적절하다는 응답 평균 5.0점 이상

2.0

O6-2

예측가능성

[Q]설문

제어 결과를 이해·예측 가능하다고 응답

1.5

O6-3

신뢰성

[Q]설문, [L]오류로그

AI 제어를 신뢰한다는 응답 70 % 이상

1.5

O6-4

쾌적성 우선 반영

[Q]설문, [L]로그

불쾌적 상황에서 쾌적성 회복 제어 작동

2.0

O6-5

사용자 개입 반응속도

[L]로그 분석

사용자 요청 후 설정 반영시간 기준 충족

1.5

O6-6

자동복귀 적절성

[Q]설문, [L]로그

수동개입 후 자동복귀가 불편을 유발하지 않음

1.0

O6-7

반복 오작동

[L]오류로그, [R]민원

동일 불편 반복 발생이 관리기준 이하

1.5

O6-8

설명가능성

[Q]설문, [L]UI 및 알림

제어 상태와 이유를 이해할 수 있다는 응답 70 % 이상

1.0

O6-9

개인정보 신뢰성

[Q]설문, [R]운영기록

데이터 보호를 신뢰한다는 응답 70 % 이상

1.0

O6-10

장애 대응

[R]운영기록

오류 시 안전모드 또는 수동운전 정상 작동

1.0

Table 28. Detailed evaluation criteria for spatial quality, accessibility, and safety satisfaction

세부항목

평가내용

평가방법

평가기준

배점

O7-1

공간 활용 편의성

[Q]설문

평균 5.5/7점 이상

1.5

O7-2

동선 및 길찾기

[Q]설문, [M]이동경로

길을 잃은 경험 5 % 이하 또는 안내 만족도 확보

1.0

O7-3

접근성

[Q]설문, [R]현장점검

다양한 사용자의 접근 가능성 확보

1.0

O7-4

휴게·커뮤니티 공간

[Q]설문, [R]이용률

휴게공간 만족도 확보, 이용률 확인

1.0

O7-5

공간 유연성

[Q]설문

필요한 공간 구성이 가능하다는 응답 70 % 이상

1.0

O7-6

안전성 인식

[Q]설문

안전하다고 느끼는 평균 6.0/7점 이상 권장

1.5

O7-7

보안 및 개인정보 체감

[Q]설문

보안 시스템이 효과적이고 과도한 감시감을 주지 않음

1.0

Table 29. Detailed evaluation criteria for operation, maintenance, and feedback satisfaction

세부항목

평가내용

평가방법

평가기준

배점

O8-1

청결 및 관리상태

[Q]설문, [R]점검기록

청결 만족도 평균 5.0점 이상

1.0

O8-2

고장 대응

[R]유지관리 기록

접수 후 정해진 기간 내 처리율 90 % 이상

1.5

O8-3

민원 처리 만족도

[Q]설문, [R]민원기록

처리 만족도 평균 5.0점 이상

1.5

O8-4

센서 및 시스템 점검

[R]점검기록

정기 교정 및 이상치 관리 수행

1.0

O8-5

운영 안내

[Q]설문

사용법과 운영정보가 명확하다는 응답 70 % 이상

1.0

O8-6

개선조치 이행

[R]개선기록

반복 불만족 항목의 원인분석 및 개선조치 확인

1.0

O8-7

운영자 대응성

[Q]인터뷰, [R]기록

사용자 피드백 반영 체계 확보

1.0

Table 30. Detailed evaluation criteria for energy-comfort balance and information awareness

세부항목

평가내용

평가방법

평가기준

배점

O9-1

에너지 정보 접근성

[Q]설문, [L]대시보드 로그

사용자가 에너지 사용정보에 접근 가능

1.0

O9-2

절약모드 수용성

[Q]설문, [L]로그

절약모드가 불편하지 않다는 응답 70 % 이상

1.0

O9-3

쾌적성 저하 여부

[Q]설문, [M]환경데이터

에너지 절감 운전 중 불쾌적 민원 반복 없음

1.0

O9-4

사용자 참여

[Q]설문, [L]로그

절약·쾌적 모드를 이해하고 선택 가능

1.0

Table 31. Detailed evaluation criteria for overall satisfaction and well-being

세부항목

평가내용

평가방법

평가기준

배점

O10-1

전반적 만족도

[Q]설문

평균 5.5점 이상

1.5

O10-2

건강 및 웰빙 체감

[Q]설문

건강, 피로감, 회복감 개선 응답 확보

1.0

O10-3

업무·생활 효율

[Q]설문

집중도, 생산성, 생활 편의성 개선 응답 확보

1.0

O10-4

장시간 체류 적합성

[Q]설문

장시간 체류에 적합하다는 응답 70 % 이상

1.0

O10-5

추천 의향

[Q]설문

추천 의향 평균 5.0점 이상

1.0

O10-6

개방형 의견 분석

[Q]자유응답 분석

반복 불만족 키워드 도출 및 개선계획 수립

0.5

3.2.3. 사후 평가 데이터 가중 계수

수집된 4가지 데이터(Q, M, L, R)는 100점 만점으로 환산된 후, 평가 항목의 특성에 따라 서로 다른 가중치(W)가 곱해져 최종 점수가 산출된다(Table 32). 모든 항목에 동일한 기준을 두지 않고, 해당 항목에서 가장 중요한 데이터에 높은 비중을 두는 방식을 사용하였다.

Table 32. Post-evaluation data weighting factors

항목

설문 Q

실측 M

로그 L

운영 R

O1 열환경

0.40

0.35

0.15

0.10

O2 실내공기질

0.35

0.40

0.15

0.10

O3 빛환경

0.40

0.30

0.20

0.10

O4 음환경

0.45

0.35

0.05

0.15

O5 사용자 제어성

0.50

0.05

0.35

0.10

O6 AI 자율제어

0.45

0.05

0.40

0.10

O7 공간·안전

0.60

0.15

0.05

0.20

O8 운영·유지관리

0.45

0.05

0.15

0.35

O9 에너지·쾌적

0.35

0.20

0.35

0.10

O10 종합 만족도

0.80

0.00

0.00

0.20

사후 평가 데이터 가중 계수를 적용한 점수 환산 수식은 다음과 같다.

(4)
$O_{i} = (W_{q}Q_{i} + W_{m}M_{i} + W_{l}L_{i} + W_{r}R_{i}) \times (\text{해당항목배점} / 100)$

O1 열환경 및 열쾌적성 항목을 예시로 계산할 경우 다음과 같다. 설문(Q) 데이터가 포함된 O1-1(온도 만족도), O1-2(계절별 냉난방 만족도), O1-5(국소 불쾌감), O1-6(온도 조절 편의성), O1-8(HVAC 신뢰도) 설문 문항의 재실자 응답 평균값이 각각 5.9, 5.6, 6.0, 5.7, 5.8점이라면 전체 평균값이 5.8점이되며, 수식 (1)에 따라 80점($100 \times (5.8 - 1) / 6$)으로 도출된다.

실측(M) 데이터는 O1-7(실측 열환경 적합률), O1-3(습도 체감 만족도를 위한 습도 유지 비율), O1-4(기류 불편도를 파악하기 위한 풍속 데이터)에 포함된다. 총 재실 시간 중 온습도/PMV 적정 기준 만족 비율(O1-7)이 88%, 실내 적정 습도 유지 비율(O1-3)이 82%, 풍속 데이터 기준 기류 쾌적성 만족 비율(O1-4)이 85%로 분석되었다면, 이 세 가지 측정 지표들의 종합 달성률(평균)을 반영하여 최종 85점으로 도출된다.

로그(L) 데이터는 O1-6(온도 조절 편의성)과 연관된 사용자의 조작 로그 외에도, HVAC 시스템의 가동 패턴이나 자동 제어 전환 중 발생한 이벤트 로그를 분석한다. 사용자의 스마트폰 앱 온도 조절 요청이 시스템에 정상 반영된 비율이 92%, 센서 통신 오류 없이 정상 기록된 비율이 88%로 분석된다면 최종 90점으로 도출된다.

운영(R) 데이터는 O1-8(HVAC 신뢰도)을 확인하기 위해 단일 고장 건수만 보는 것이 아니라, 시설 관리 대장에 기록된 다각적인 운영 데이터를 분석한다. 냉난방 불만 민원 접수 후 정해진 기한 내 처리율이 85%, 계절별 공조기 필터 교체 및 센서 예방 점검 이행률이 75%로 분석된다면 최종 80점으로 도출된다.

이렇게 도출된 4가지 데이터(Q, M, L, R) 점수를 Table 32의 가중치를 반영하여 각 점수를 다음과 같이 환산할 수 있다. 설문(Q) 32.0점(80점x0.40), 실측(M) 29.8점(85점x0.35), 로그(L) 13.5점(90점x0.15), 운영(R) 8.0점(80점x0.10)으로 환산되며 4가지 환산 점수의 합산 점수는 83.25점으로 도출된다. 이 환산 합산 점수를 Table 21의 O1 열환경 및 열쾌적성 항목 배점인 14점으로 환산하게되면 최종 획득 점수 11.66점(환산 합산 점수가 100점일 경우 14점)을 획득한다. 이와 같은 방법으로 O1부터 O10까지 모두 평가한 뒤 총 합산하여 최종 O-USI 점수(100점 만점)를 도출한다.

3.2.4. 사후 평가 종합 등급 판정 방법

최종 평가된 O-USI 점수에 따라 사후 평가에 대한 종합 등급은 Table 33과 같이 판정된다.

Table 33. Post-evaluation ratings for user satisfaction

등급

O-USI 점수

판정

A등급

90점 이상

실제 운영상태에서 사용자 만족도가 매우 우수함

B등급

80점 이상 90점 미만

실제 운영상태에서 사용자 만족도가 우수함

C등급

70점 이상 80점 미만

사용자 만족도가 대체로 양호하나 일부 개선 필요

D등급

60점 이상 70점 미만

사용자 불만족 요인이 확인되어 개선 필요

E등급

50점 이상 60점 미만

주요 실내환경 또는 제어 항목 개선 필요

F등급

40점 이상 50점 미만

사용자 만족도가 낮아 전면 개선 필요

G등급

40점 미만

사용자 만족도 기준 미충족

3.2.5. 사후 평가 종합 등급 제한

사후 평가 시 치명적 오류를 막기 위해 등급 제한(과락) 조건을 다음과 같이 설정하였다.

a) O1 열환경, O2 실내공기질, O3 빛환경, O6 AI 자율제어 중 하나가 해당 배점의 40% 미만이면 사후 등급은 C등급을 초과할 수 없다.

b) O1, O2, O3, O6 중 두 개 이상이 해당 배점의 40% 미만이면 사후 등급은 D등급을 초과할 수 없다.

c) 특정 핵심항목의 불만족률이 30%를 초과하면 사후 등급은 C등급을 초과할 수 없다.

d) 특정 핵심항목의 중대불만족률이 15%를 초과하면 사후 등급은 D등급을 초과할 수 없다.

e) 실내공기질 측정값이 평가기간 중 반복적으로 기준을 초과하고 개선조치가 없으면 사후 등급은 D등급을 초과할 수 없다.

f) 사용자 수동개입 기능이 제공되지 않거나 작동하지 않으면 O5와 O6은 각각 해당 배점의 50% 이하로 산정한다.

g) 개인정보 수집·활용 고지 또는 익명화 절차가 확인되지 않으면 O6은 해당 배점의 50% 이하로 산정하고 사후 등급은 C등급을 초과할 수 없다.

h) 설문 표본 기준을 만족하지 못하면 사후 등급은 보류로 표시한다.

i) 실측 데이터 또는 AI 제어 로그의 유효 데이터율이 85% 미만이면 사후 등급은 조건부로 표시한다.

j) 안전, 건강 또는 법령 위반과 관련된 중대 결함이 확인되면 사후 등급은 부적합으로 표시할 수 있다.

4. 시뮬레이션 종합 평가

제안된 사용자 만족도 평가 방법의 산정 절차와 적용 가능성을 시연하기 위해, 가상의 AI 기반 자율 제어 건물을 대상으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 장의 결과는 평가 체계의 타당성이 입증된 것이 아니라, 연구자가 설계한 시나리오 상의 임의의 입력값을 통해 계산 흐름과 활용 예시를 제시한 것이다. 환경 데이터(M)와 제어 로그(L)는 EnergyPlus 및 Radiance와 같은 범용 시뮬레이션 툴의 결과값을 가정하였으며, 설문(Q)과 운영 기록(R)은 가상의 시나리오에 기반한 수치를 대입하였다.

4.1. 평가 대상 및 개요

대상 건물은 가상 OO시 스마트 공공 복합청사(지하 1층 ~ 지상 8층, 연면적 약 12,000㎡)로 설정하였으며 적용 제어 시스템은 AI 예측형 최적 공조(HVAC), 재실·일사량 연동 조광 제어, 자동 블라인드 차양, CO2/PM2.5 연동 환기 제어, BEMS 시스템 등으로 설정하였다. 사후 데이터 수집은 준공 후 24개월 경과 시점으로, 설문 유효 응답자 120명(응답률 80%) 및 실측/로그 유효 데이터율 91%로 설정하였다.

4.2. 사전 평가 (D-USI) 시뮬레이션 결과

Table 18의 보정 기준에 따라 세부항목 단위로 수행된 사전 인증 목적의 평가 산출 결과는 Table 34와 같다.

Table 34. Pre-evaluation (D-USI) simulation results

평가항목 (배점)

인정 비율

구체적 산출 근거 및 설계 검토 내역

획득 점수

D1. 열환경 설계 (14)

70%

ASHRAE 55 기반 PMV 만족시간비율 88% 확보 확인. 단, 북서측 외피 인접부의 동절기 콜드드래프트 방지 대책이 다소 미흡하여 부분 보완 필요

14 × 0.7 = 9.80

D2. 실내공기질 설계 (14)

100%

설계 외기량 요구조건 초과 달성, CO2 피크 예측 제어 로직 반영, 전 구역 환경마지 표지 인증 저방출 자재 적용 증빙 완료

14 × 1.0 = 14.00

D3. 빛환경/차양 (13)

70%

자연채광(sDA) 우수하나, 남측면 회의실 구역의 일조(ASE) 시뮬레이션에서 눈부심 위험이 감지되어 자동차양 로직 추가 보완 필요

13 × 0.7 = 9.10

D4. 음환경 설계 (8)

100%

공조기(AHU) 챔버 소음기 설계, 오픈오피스 흡음 천장재 및 회의실 인접벽체 차음구조(STC 50 이상) 반영 완벽

8 × 1.0 = 8.00

D5. 사용자 제어성 (12)

100%

구역별 월패드 및 개인 모바일 앱을 통한 VAV 온도 조절, 조명 Dimming, 임시 개입(Override) 기능 설계 상세화

12 × 1.0 = 12.00

D6. AI 제어/데이터 (16)

70%

목적함수에 에너지와 쾌적성 동시 고려됨. 데이터 익명화 계획은 있으나 접근권한 통제 매뉴얼 구체성이 부족하여 70% 인정

16 × 0.7 = 11.20

D7. 공간품질/안전 (8)

100%

BF(장애물 없는 생활환경) 인증 기준 충족, 대피 동선 명확, 스마트 오피스 유연성 확보

8 × 1.0 = 8.00

D8. 운영유지관리 (7)

40%

유지보수 조직도는 있으나, IoT 센서류(온습도, CO2, 조도)의 주기적 캘리브레이션(영점조정) 계획이 문서화되지 않음

7 × 0.4 = 2.80

D9. 에너지·쾌적 (5)

100%

에너지 사용량 및 쾌적성 지표(온도, CO2) 동시 표출 대시보드 설계 반영, 절약모드 진입 시 쾌적 하한선(26℃) 설정

5 × 1.0 = 5.00

D10. 웰빙 지원성 (3)

70%

조망권 확보 및 휴게공간 면적 법적 기준 상회하나, 생체리듬 조명(Circadian lighting) 등 적극적 웰빙 제어는 누락됨

3 × 0.7 = 2.10

사전 사용자 만족도 지수(D-USI)는 82.00점으로 최종 B등급(설계 단계에서 우수한 사용자 만족도 확보가 예측됨)으로 산출되었다. 주요 환경 지표(D1, D2, D3, D6)에서 40% 미만 과락 항목이 없으므로 등급 하향 조정은 발생하지 않았다. 주요 세부 내역으로는 실내공기질(D2), 음환경(D4), 사용자 제어성(D5)에서 설계 요구조건을 100% 충족하여 각각 14.00점, 8.00점, 12.00점을 획득하였다. 열환경 설계(D1)는 북서측 콜드드래프트 방지 대책이 다소 미흡하여 70% 인정(9.80점)되었으며 빛환경(D3)은 남측면 눈부심 위험으로 자동차양 로직 보완이 요구되어 70% 인정(9.10점)되었다. AI 제어/데이터(D6)는 데이터 익명화 접근권한 통제 매뉴얼의 구체성 부족으로 70% 획득(11.20점)에 그쳤다.

4.3. 사후 평가 (O-USI) 시뮬레이션 결과

건축주가 추가 인센티브 확보를 위해 준공 이후 사후 평가를 신청했다고 가정하여 가상 데이터를 적용한 시뮬레이션을 수행하였으며 그 결과는 Table 35와 같다.

Table 35. Post-evaluation (O-USI) simulation results

항목

데이터 환산

가중치 합산

최종 점수

O1 (14)

- 재실자 설문(Q) 결과 평균 환산 시 : 80점

- 온습도/PMV 적정 기준 만족률 등 실측(M) 지표 종합 : 85점

- 온도 조절 등 시스템 정상 반응률 로그(L) 종합 : 90점

- HVAC 민원 처리율 등 운영(R) 지표 종합 : 80점

(80x0.40)+(85x0.35)+(90x0.15)+(80x0.10) = 83.25점

83.25x0.14 = 11.60

O2 (14)

- 공기 신선도 및 냄새 관련 설문(Q) : 75점

- CO2 및 PM 2.5 농도 적합률 실측(M) : 80점

- 환기 제어 로그(L) : 85점

- IAQ 민원 처리 등 운영(R) : 90점

(75x0.35)+(80x0.40)+(85x0.15)+(90x0.10) = 80.00점

80.00x0.14 = 11.20

O3 (12)

- 조명 만족도 설문(Q) : 70점

- 작업면 조도 균제도 실측(M) : 75점

- 차양 및 자동조명 제어 로그(L) : 80점

- 조명 유지보수 등 운영(R) : 80점

(70x0.40)+(75x0.30)+(80x0.20)+(80x0.10) = 74.50점

74.50x0.12 = 8.94

O4 (8)

- 지속적인 설비 작동음으로 인해 설문(Q) : 65점

- 소음/잔향 실측(M) : 80점

- 설비 로그(L) : 70점

- 소음 민원 처리 등 운영(R) : 70점

(65x0.45)+(80x0.35)+(70x0.05)+(70x0.15) = 71.25점

71.25x0.08 = 5.70

O5 (12)

- UI 직관성 및 조작 편의성 설문(Q) : 70점

- 시스템 연동 실측(M) : 80점

- 수동 개입 성공률 로그(L) : 75점

- 운영(R) : 80점

(70x0.50)+(80x0.05)+(75x0.35)+(80x0.10) = 73.25점

73.25x0.12 = 8.79

O6 (14)

- 제어 적절성에 대한 설문(Q) : 75점

- 환경 실측(M) : 80점

- 쾌적성 우선 제어 및 반응 속도 등 로그(L) : 70점

- 장애 대응 등 운영(R) : 85점

(75x0.45)+(80x0.05)+(70x0.40)+(85x0.10) = 74.25점

74.25x0.14 = 10.40

O7 (8)

- 공간 활용 만족도 설문(Q) : 85점

- 공간 이용 센서 실측(M) : 90점

- 길찾기/보안 로그(L) : 80점

- 정기 안전 점검 이행 등 운영(R) : 90점

(85x0.60)+(90x0.15)+(80x0.05)+(90x0.20) = 86.50점

86.50x0.08 = 6.92

O8 (8)

- 시설 관리 만족도 설문(Q) : 80점

- 센서 보정 등 실측(M) : 85점

- 민원 시스템 로그(L) : 90점

- 기한 내 고장 처리율 등 운영(R) : 85점

(80x0.45)+(85x0.05)+(90x0.15)+(85x0.35) = 83.50점

83.50x0.08 = 6.68

O9 (4)

- 절약 모드 수용성 관련 설문(Q) : 75점

- 쾌적성 저하 없는 절감 실측(M) : 80점

- 에너지 대시보드 조회율 등 로그(L) : 75점

- 운영(R) : 80점

(75x0.35)+(80x0.20)+(75x0.35)+(80x0.10) = 76.50점

76.50x0.04 = 3.06

O10 (6)

- 추천 의향 및 웰빙 체감 등 설문(Q) : 80점

- 종합 만족 불만 민원 분석 등 운영(R) : 85점

(80x0.80)+(85x0.20) = 81.00점

81.00x0.06 = 4.86

사후 사용자 만족도 지수(O-USI 총합)은 78.21점으로 산출되어 최종 C등급(사용자 만족도가 대체로 양호하나 일부 개선 필요)으로 판정되었다. 음환경(O4) 설문에서 65점으로 가장 낮았으나 불만족률 기준(30%)을 초과하지는 않아 강제 D등급 하향은 적용되지 않았다.

4.4. 사전-사후 차이 분석 및 개선 제언

D-USI와 O-USI는 평가 항목 구성, 배점 규모, 그리고 데이터 원천(설계도서 시뮬레이션 vs 운영 단계 실측/설문)이 본질적으로 상이하므로 동일 척도 선상에서 직접적인 점수 차이를 비교하는 것은 타당하지 않다. 하지만 본 가상 사례는, 설계 단계의 예상치(D-USI B등급 예측)와 실제 운영 단계에서 나타난 성능값(O-USI C등급 산출)의 차이를 상대적으로 파악하는 프레임워크의 유용성을 보여준다.

시나리오 결과에 따르면, 설계상 공조기 소음기가 적용되었음에도 불구하고 남측면 AI 자동 차양의 빈번한 모터 작동음 등으로 인해 실제 재실자의 음환경 만족도(O4)가 저하되는 양상이 도출되도록 설정되었다. 또한 흐린 날씨 등 부분적 일사 유입 시 AI 주광 연동 제어의 예기치 않은 디밍 현상이나, 앱 인터페이스 반응 지연 등이 발생할 경우 사후 평가 점수에 부정적 영향을 미침을 구조적으로 시연하였다.

이를 바탕으로 운영 단계 평가 시나리오에서는 자동 차양 모터 댐퍼 보강, 제어 구동 민감도 하향, UI 개선 및 설명 가능성 메시지 추가 송출 등의 사후 시설 보완 플랜을 도출하는 예시를 확인할 수 있었다.

5. 결 론

본 연구는 국제 건축/환경 표준을 융합 분석하여 AI 자율 제어 건물에 특화된 사용자 만족도 평가 방법론의 프레임워크를 제안하였다. 설계 단계에서 필수 요건을 예측 평가하는 사전 평가(D-USI) 체계와 운영 데이터 기반의 사후 평가(O-USI) 체계로 이원화하여 건축물의 전 주기적 관리 유연성을 확보하고자 한 점에 의의가 있다.

가상 스마트 복합청사를 대상으로 한 종합 시뮬레이션 시연 결과, 설계 단계에서 우수한 성능이 예상되더라도 실제 운영 환경에서는 기계적 소음, 예기치 않은 디밍, UI 지연 등 예측 밖의 변수에 의해 사용자 만족도가 하락할 수 있는 양상을 평가 체계 내에서 수치적으로 어떻게 포착할 수 있는지 적용 예시를 확인하였다. 결론적으로 AI 자율 제어 건물은 단순 알고리즘 최적화를 넘어 제어의 설명 가능성, 즉각적 수동 개입의 보장 등을 종합 고려해야 한다[12]. 본 연구는 평가 방법의 타당성 검증을 위한 본격적 AHP 및 현장 파일럿 테스트에 앞서 프레임워크의 구조를 제안한 기초 연구이며, 향후 전문가 합의 절차를 거쳐 공식적인 인증 제도로 고도화될 수 있기를 기대한다.

Acknowledgement

본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구과제임. (RS-2024-00441420)

References

1 
SmartLivingEPC Project, SmartLivingEPC manual for implementation and rating methodology deliverables, SmartLivingEPC Project, 2023. Google Search
2 
U.S. Green Building Council, LEED v4.1 building design and construction, USGBC, 2019. Google Search
3 
BRE Global, BREEAM UK new construction, 2018. Google Search
4 
Deutsche Gesellschaft für Nachhaltiges Bauen, DGNB system - Criteria set new construction building, 2020. Google Search
5 
International WELL Building Institute, The WELL building standard v2, 2020. Google Search
6 
Thermal environmental conditions for human occupancy, 2020. Google Search
7 
Ventilation and acceptable indoor air quality, 2022. Google Search
8 
Ergonomics of the thermal environment, ISO, 2005. Google Search
9 
Energy performance of buildings — Contribution of building automation, controls and building management, 2021. Google Search
10 
European Committee for Standardization, Light and lighting — Lighting of work places — Part 1: Indoor work places, BSI, 2021. Google Search
11 
Simona D’Oca, Tianzhen Hong, Jared Langevin, "The human dimensions of energy use in buildings: A review", Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 81, no. part. 1, pp. 731-742, 2018. DOI
12 
J. K. Day, B. J. Futrell, R. Cox, S. Ruiz, "A review of select human-building interfaces and their relationship to human behavior, energy use and occupant comfort", Building and Environment, vol. 178, pp. 106920, 2020. DOI

Biography

Intae Kim
../../Resources/kiiee/JIEIE.2026.40.5.321/au1.png

He received PH degree Department of Architectural Engineering, Sejong University, South Korea. His research interests are human centric lighting and zero-energy building.

Meeryoung Cho
../../Resources/kiiee/JIEIE.2026.40.5.321/au2.png

She received PH degree in electronic engineering from Kwangwoon university, South Korea. Her research interests are smart lighting, zero-energy building and standardization.

Jun Heo
../../Resources/kiiee/JIEIE.2026.40.5.321/au3.png

He received his Ph.D. Candidate from the School of Electrical Engineering, Department of Fire Protection and Disaster Prevention, Chosun University, South Korea. His research interests are AI building and Roadway lighting.